填补 4 其他（删除包含缺失行/列，用前/后一行，前后均值替换等） 在进行缺失值填充之前，要先对缺失的变量进行业务上的了解，即变量的含义、获取方式、计算逻辑，以便知道该变量为什么会出现缺失值、缺失值代表什么含义...传统地， 如果是分类型特征，采用众数进行填补。如果是连续型特征，采用均值进行填补。 ...如果两个都不缺失的特征都接近，则两个样本接近。 ...特征T不缺失的值对应的其他n-1个特征 + 本来的标签：X_train 特征T不缺失的值：Y_train 特征T缺失的值对应的其他n-1个特征 + 本来的标签：X_test 特征T缺失的值：未知，我们需要预测的...) X_missing = X_full.copy() y_missing = y_full.copy() # 替换，构造缺失值数据集 X_missing[missing_row_index,missing_col_index
如这里我们就定义了一个查找每行/列中缺失值的函数： #Create a new function: def num_missing(x): return sum(x.isnull()) #Applying...需要注意的一点是，这里head() 函数只作用于第二个输出，因为它包含多行数据。 3. 替换缺失值 对于替换缺失值，fillna()可以一步到位。...它会用目标列的平均值/众数/中位数更新缺失值，以此达到目的。...从结果上看，缺失值的确被补上了，但这只是最原始的形式，在现实工作中，我们还要掌握更复杂的方法，如分组使用平均值/众数/中位数、对缺失值进行建模等。 4....Multi-Indexing 如果你仔细观察了“替换缺失值”那一节的输出，你可能会发现一个奇怪的现象，就是每个索引都由3个值组合而成。
代表变量中心趋势的指标包括平均值、中位数、众数等，那么我们采用哪些指标来填补缺失值呢？...最佳选择是由变量的分布来确定，例如，对于接近正态分布的变量来说，由于所有观测值都较好地聚集在平均值周围，因此平均值就就是填补该类变量缺失值的最佳选择。...，我们也可以考虑每行的属性，即为我们要讲述的第三种处理缺失值的方法，根据变量之间的相关关系填补缺失值。...当我们采用数据集每行的属性进行缺失值填补时，通常有两种方法，第一种方法是计算k个（本文k=10）最相近样本的中位数并用这个中位数来填补缺失值，如果缺失值是名义变量，则使用这k个最近相似数据的加权平均值进行填补...，权重大小随着距离待填补缺失值样本的距离增大而减小，本文我们采用高斯核函数从距离获得权重，即如果相邻样本距离待填补缺失值的样本的距离为d，则它的值在加权平均中的权重为： ?
如果你打算学习 Python 中的数据分析、机器学习或数据科学工具，大概率绕不开Pandas库。Pandas 是一个用于 Python 数据操作和分析的开源库。...pandas 的核心是名叫DataFrame的对象类型- 本质上是一个值表，每行和每列都有一个标签。...例如，这是Jazz音乐家：以下是拥有超过 1,800,000 名听众的艺术家：1.4 处理缺失值许多数据集可能存在缺失值。假设数据框有一个缺失值：Pandas 提供了多种方法来处理这个问题。...最简单的方法是删除缺少值的行：fillna()另一种方法是使用（例如，使用 0）填充缺失值。1.5 分组使用特定条件对行进行分组并聚合其数据时。...通过告诉 Pandas 将一列除以另一列，它识别到我们想要做的就是分别划分各个值（即每行的“Plays”值除以该行的“Listeners”值）。
列名 f.write('NA,Pave,127500\n') # 每行表示一个数据样本 f.write('2,NA,106000\n') f.write('4,NA,178100...其中每行描述了房间数量（“NumRooms”）、巷子类型（“Alley”）和房屋价格（“Price”）。 # 如果没有安装pandas，只需取消对以下行的注释来安装pandas # !...为了处理缺失的数据，典型的方法包括插值法和删除法，其中插值法用一个替代值弥补缺失值，而删除法则直接忽略缺失值。在这里，我们将考虑插值法。 ...对于inputs中缺少的数值，我们用同一列的均值替换“NaN”项。...用pandas处理缺失的数据时，我们可根据情况选择用插值法和删除法。
2.缺失值较少 其余的特征缺失值都在10%以内，我们可以采取很多的方式来处理: 1) 把NaN直接作为一个特征，假设用0表示； 2) 用均值填充； 3) 用随机森林等算法预测填充 ?...P37 随机森林如何处理缺失值 RF中有相应的缺失值处理方法，本次记录其两种缺失值处理技巧 1 暴力填补 Python中的na.roughfix包提供简单的缺失值填补策略： 对于训练集中处于同一个类别下的数据...，如果是类别变量缺失，则用众数补全，如果是连续变量，则用中位数。...2) 然后使用上述填补后的训练集来训练随机森林模型，并统计相似度矩阵（proximity matrix），然后再看之前缺失值的地方，如果是分类变量，则用没有缺失的观测实例的相似度中的权重进行投票；如果是连续性变量...，则用相似度矩阵进行加权求均值。
那如何处理缺失值呢？ 两种方式：删除和替换。...删除包含缺失值的行： df.dropna(axis = 0) 删除包含缺失值的列： df.dropna(axis = 1) 如果一列里缺失值超过10%，则删除该列： df.dropna(thresh...=len(df)*0.9, axis=1) 用一个标量替换缺失值： df.fillna(value=10) 用上一行对应位置的值替换缺失值： df.fillna(axis=0, method='ffill...') 用前一列对应位置的值替换缺失值： df.fillna(axis=1, method='ffill') 用下一行对应位置的值替换缺失值： df.fillna(axis=0, method='bfill...') 用后一列对应位置的值替换缺失值： df.fillna(axis=1, method='bfill') 使用某一列的平均值替换缺失值： df['Age'].fillna(value=df['Age
# 检查数据中是否含有任何缺失值 df.isnull().values.any() # 查看每列数据缺失值情况 df.isnull().sum() # 提取某列含有空值的行 df[df['日期']...= len(df): row = df[i][df[i].isnull().values].index.tolist() print('列名："{}", 第{}行位置有缺失值...# 删除所有具有少于n个非null值的行 df.fillna(x) # 将所有空值替换为x s.fillna(s.mean())...# 用均值替换所有空值（均值可以用统计模块中的几乎所有函数替换 ） s.astype(float) # 将系列的数据类型转换为float s.replace...（平均值可以用统计模块中的几乎所有函数替换 ） df.pivot_table(index=col1,values=[col2,col3],aggfunc=mean) # 创建一个数据透视表组通过 col1
如何获得数值series的四分位值 # 设置随机数种子 state = np.random.RandomState(100) # 从均值为5标准差为25的正态分布随机抽取5个点构成series ser..._miss.csv') # 获取每列的缺失值个数 n_missings_each_col = df.apply(lambda x: x.isnull().sum()) print(n_missings_each_col.head...如何用平均值替换相应列的缺失值 df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/Cars93_miss.csv...',nrows=10) print(df[['Min.Price','Max.Price']].head()) # 平均值替换缺失值 df_out = df[['Min.Price', 'Max.Price...'Max.Price']].head()) # 全局变量 d = {'Min.Price': np.nanmean, 'Max.Price': np.nanmedian} # 列名Min.Price的缺失值用平均值代替
例题 2： 假设有一个二项分布 ，其中n = 10 ，p = 0.3 ，计算恰好有 3 次成功的概率。 解： 二项分布的概率质量函数为 。...= df[df['A'] > 2] print(row) 数据清洗： # 删除缺失值 cleaned_df = df.dropna() print(cleaned_df) # 显示指定行的数据 row_index...= 1 # 上述代码可知只有索引为1的一行存在 selected_row = cleaned_df.loc[row_index, :] print(selected_row) # 替换缺失值 df.fillna...第一个排序结果将根据"A"列的值以降序排序，第二个排序结果将根据"A"列和"B"列的值进行降序排序。'''...但是我们可以通过使用.fillna()方法来在排序之前处理缺失值的位置。'''
对于自定义缺失值，不能用isnull()等三个函数来判断，不过可以用isin()函数来判断。找到这些值后，将其替换成np.nan，数据就只有空值一种缺失值了。...自定义缺失值的判断和替换 isin(values): 判断Series或DataFrame中是否包含某些值，可以传入一个可迭代对象、Series、DataFrame或字典。...replace(to_replace=None, value=None): 替换Series或DataFrame中的指定值，一般传入两个参数，to_replace为被替换的值，value为替换后的值。...有 ffill，pad，bfill，backfill 四种填充方式可以使用，ffill 和 pad 表示用缺失值的前一个值填充，如果axis=0，则用空值上一行的值填充，如果axis=1，则用空值左边的值填充...如果是按行填充，则填充一行表示执行一次，按列同理。 在缺失值填充时，填充值是自定义的，对于数值型数据，最常用的两种填充值是用该列的均值和众数。
如果你要训练一个猫狗模型，但给你的数据中：有的图片亮度忽明忽暗（尺度不一致），有的标签写着“猫”却混入了狗的照片（噪声干扰），甚至有些图片只有半只猫（数据缺失），这样的数据直接丢给模型，结果只能是检测效果大打折扣...常出现在用户年龄缺失、商品价格为空、传感器数据断档。常见的处理方法包括：均值填充：适用于数值型数据，但对离群值敏感。中位数填充：适合存在离群值的数据。众数填充：适用于类别型数据。...删除缺失值：当缺失样本较少且不影响整体分布时，可直接删除。...场景：计算矩阵每行的均值并中心化。...= pd.merge(behavior_df, user_info_df, on='user_id', how='left')避免数据泄漏：预处理中的“隔离训练集与测试集”错误做法：在整个数据集上计算均值并填充缺失值
删除包含缺失值的行： df.dropna(axis = 0) 删除包含缺失值的列： df.dropna(axis = 1) 如果一列里缺失值超过10%，则删除该列： df.dropna(thresh...=len(df)*0.9, axis=1) 用一个标量替换缺失值： df.fillna(value=10) 用上一行对应位置的值替换缺失值： df.fillna(axis=0, method='ffill...') 用前一列对应位置的值替换缺失值： df.fillna(axis=1, method='ffill') 用下一行对应位置的值替换缺失值： df.fillna(axis=0, method='bfill...') 用后一列对应位置的值替换缺失值： df.fillna(axis=1, method='bfill') 使用某一列的平均值替换缺失值： df['Age'].fillna(value=df['Age...'].mean(), inplace=True) 当然你还可以用最大最小值、分位数值等来替换缺失值。
缺失值的识别 判断一个数据集是否存在缺失观测，通常从两个方面入手，一个是变量的角度，即判断每个变量中是否包含缺失值；另一个是数据行的角度，即判断每行数据中是否包含缺失值。...同样对于如上的学生成绩表，如果直接对成绩表中的分数计算平均值，得到的是所有学生的平均分数（很显然也没有什么意义），如果按学科分别计算平均分，将是上图中从上到下的转换。...代码中使用了两次any“方法”，第一次用于判断每一行对应的True（即行内有缺失值）或False值（即行内没有缺失值）；第二次则用于综合判断所有数据行中是否包含缺失值。...删除法是指将缺失值所在的观测行删除（前提是缺失行的比例非常低，如5%以内），或者删除缺失值所对应的变量（前提是该变量中包含的缺失值比例非常高，如70%左右）；替换法是指直接利用缺失变量的均值、中位数或众数替换该变量中的缺失值...如果变量的缺失比例非常大，或者缺失行的比例非常小时，使用删除法是一个不错的选择，反之，将会丢失大量的数据信息而得不偿失。
df2 = spark_df.dropna() df2.show() # 3.或者 spark_df=spark_df.na.drop() 另外，如果col1为空则用col2填补，否则返回col1。...emp_id', how='left')\ .join(department, on='emp_id', how='left') final_data.show() 在join操作中，我们得到一个有缺失值的...# 2.用均值替换缺失值 import math from pyspark.sql import functions as func # 导入spark内置函数 # 计算缺失值，collect()函数将数据返回到...= final_data.na.fill({'salary':mean_salary}) # 3.如果一行至少2个缺失值才删除该行 final_data.na.drop(thresh=2).show...() # 4.填充缺失值 # 对所有列用同一个值填充缺失值 df1.na.fill('unknown').show() # 5.不同的列用不同的值填充 df1.na.fill({'LastName'
代表变量中心趋势的指标包括平均值、中位数、众数等，那么我们采用哪些指标来填补缺失值呢？...最佳选择是由变量的分布来确定，例如，对于接近正态分布的变量来说，由于所有观测值都较好地聚集在平均值周围，因此平均值就就是填补该类变量缺失值的最佳选择。...，考虑的是数据每列的数值或字符属性，在进行缺失值填补时，我们也可以考虑每行的属性，即根据变量之间的相关关系填补缺失值。...当我们采用数据集每行的属性进行缺失值填补时，通常有两种方法，第一种方法是计算k个（我用的k=10）最相近样本的中位数并用这个中位数来填补缺失值。...如果缺失值是名义变量，则使用这k个最近相似数据的加权平均值进行填补，权重大小随着距离待填补缺失值样本的距离增大而减小，本文我们采用高斯核函数从距离获得权重，即如果相邻样本距离待填补缺失值的样本的距离为d
2、盖帽法 整行替换数据框里99%以上和1%以下的点，将99%以上的点值=99%的点值；小于1%的点值=1%的点值。 ?...4、异常值处理——均值替换 数据集分为缺失值、非缺失值两块内容。缺失值处理如果是连续变量，可以选择均值；离散变量，可以选择众数或者中位数。 计算非缺失值数据的均值， 然后赋值给缺失值数据。...#均值替换法处理缺失，结果转存 #思路：拆成两份，把缺失值一份用均值赋值，然后重新合起来 avg_sales=mean(inputfile1$sales)#求变量未缺失部分的均值 inputfile2$...sales=rep(avg_sales,n)#用均值替换缺失 result2=rbind(inputfile1,inputfile2)#并入完成插补的数据 5、异常值处理——回归插补法 #回归插补法处理缺失...summary之后，会出现lm模型系数，可以如果出现系数不显著，那么则需要考虑换插补模型； （4）complete对象。m个完整插补数据集，同时可以利用此函数输出。
isnull import pandas titanic_survival = pandas.read_csv("titanic_train.csv") # Pandas库使用NaN(非数字)表示缺失值...-") mean_age = sum(age) / len(age) print(mean_age) print("--------------------------") # 在计算平均值之前，我们必须过滤掉遗漏的值...axis = 0或'index': 删除包含缺失值的行 # axis = 1或'columns': 删除包含缺失值的列 # subset 像数组一样，可选的标签沿着要考虑的其他轴，例如，如果要删除行...# how : {'any', 'all'} # 'any' : 如果存在任何NA值，删除该行或列。...# 'all' : 如果所有值都是NA，则删除该行或列。
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